要約
本稿では、CVPR 2017で開催されたActivityNetチャレンジの時間的アクション提案（タスク3）および時間的アクション局所化（タスク4）への提出方法について説明します。アクション分類タスクにおける精度がすでに非常に高い（ActivityNetデータセットではほぼ90%）ことから、我々は時間的アクション局所化の主要なボトルネックがアクション提案の品質にあると認識しています。したがって、主に時間的アクション提案タスクに焦点を当て、時間的畳み込みネットワークに基づく新しい提案モデルを提案します。当該手法は、時間的アクション提案タスクおよび時間的アクション局所化タスクにおいて最先端の性能を達成しています。